在人工智能（AI）新手入门教程中，编程技能是必不可少的。AI技术本质上是一种通过编程来实现的计算机科学领域，它依赖于算法和数据处理能力，这些都需要通过编程来完成。因此，对于想要学习AI的人来说，掌握一些基本的编程知识是非常重要的。
首先，我们要明确的是，不同类型的人工智能应用可能会要求不同的编程技能。在某些情况下，比如使用现成的机器学习库或者API，你可以不用深入了解复杂的底层代码，只需进行一些简单的配置即可。但在其他情况下，如开发自己的模型或者进行深度学习研究，你可能需要更高级别、更专业化的一套技能。
对于初学者来说，最好的起点往往是选择一种广泛使用且易于学习的大型语言框架。这通常意味着选择Python作为主要语言，因为它拥有丰富且活跃的地图社区，并且被许多流行的人工智能库所支持，如TensorFlow和PyTorch。此外，Python还具有简洁直观、易读性强等优点，使其成为初学者的理想选择。
除了Python之外，还有其他几种语言也适合初学者，比如R语言，它特别适用于统计分析，并与很多常用的数据分析工具紧密集成。如果你的兴趣集中在数据科学或统计分析上，那么R是一个很好的选项。
然而，无论你最终选择哪种语言，都应该从基础开始逐步提升。例如，如果你决定使用Python，可以从以下几个方面入手：
理解变量和数据类型：这将帮助你管理程序中的信息。
控制结构：包括条件语句、循环等，以便为你的程序添加逻辑。
函数：学会如何组织代码以重复利用功能。
异常处理：学会如何应对潜在的问题。
文件操作：能够读取和写入文本文件至关重要。
模块导入与导出：这是创建自定义工具包并共享它们之间必要互动的一部分。
一旦你对这些基础概念有了稳固的理解，你就可以开始探索人工智能领域了。你可以尝试构建简单的小项目，比如一个基于图像识别的小型应用程序，或是一个简单聊天机器人的自然语言处理系统。这将帮助你实践所学知识，同时提高解决问题能力。
随着经验积累，你可能会发现自己想要进一步扩展自己的技能范围，进入更高级别的人工智能领域。这个时候，就需要更加专业化的一套技能了，比如深度学习理论、神经网络设计等。此时，一些特定的数学背景尤其重要，如线性代数、高级概率论及统计学，以及微积分等。
总结一下，在人工智能新手入门教程中，虽然没有一条通用的规则说一定要掌握什么样的编程技能，但有一点是不言而喻的事实——任何关于AI的事情都离不开良好的编码能力。而具体到何时、何种程度地提升这些能力，则取决于个人的目标定位以及他们希望达到的技术水平。在追求AI梦想之前，让我们一起踏上这段充满挑战但又无比魅力的旅途吧！
